AI活用が当たり前になる社会へ、ともに最初の一歩を～Microsoft Top Partner Engineerにインタビュー！

atlax編集部

こんにちは、atlax編集部中の人です！

2024年度、マイクロソフトパートナーの中から個人の成果・実績が認められた方々に送られるMicrosoft Top Partner Engineer Award 2024（以下「トップパートナーエンジニア」）にNRIから8名が受賞しました。

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日本マイクロソフト FY25 Asia Partner Kick off – Japan のパートナーアワード受賞式に参加してきました！ - atlax blogs

本年度はトップパートナーエンジニアにAIカテゴリが新設され、NRI社員の北村雄騎、内山咲の2名が選出されました。今回はインタビューを通じて、この2人の普段の業務でのAIの活用方法から、AIが形作っていくこれからの社会の在り方、トップパートナーエンジニアとしてのビジョンに至るまでを深堀りしました。

Q1：このたびは受賞おめでとうございます！これまでのキャリア、現在のご担当業務やAI技術との出会いについて教えてください。

内山：2012年に入社し、最初は証券のお客様向けの基幹システムの開発や、大規模なシステム導入のプロジェクトのマネジメントを5,6年担当していました。その後、お客様先への常駐や出向を通じ、RPA（Robotic Process Automation）やOCR（Optical Character Recognition）といったツールの導入企画支援を担当したことが自分のキャリアの転機となりました。基幹システム以外にも、ツールを取り入れることでお客様の業務が改善されていくのが目に見えてわかること、企画から運用支援まで一気通貫で担当できることにやりがいを感じ、DXの分野に興味を持つようになりました。

その後、資産運用に関する部署に異動し、出産と育児休暇を経て職場に復帰する際、自身の仕事と子育てを両立するためにも、私自身が業務を効率化させるためのツールを使うべきだと思うようになりました。そのタイミングでOpenAIからChatGPT-4が登場し、「これは使ってみるべき」と思い、実際に手元でプロダクトを動かすことに注力しはじめました。最初はChat GPTに「Chat GPTの使い方を教えて」と聞いてみたりもしました(笑)

プロンプトエンジニアリングについて調べては自身のユースケースを想像しながら打ち込んで試してみたり、ソースコードの生成もできたので、生成されたプロダクトが実際に動くのか試してみたり、毎日のように自分で「こういった使い方ができる、こんなこともできるんだ」と学びながら使いこなせるようにしていきました。

そうしているうちに、私が業務で生成AIを活用しているのを見た上司から、「社内の人にも使い方を発信してほしい」と打診されました。社内に発信してみたところ評判がよく、社会の関心も高い生成AIの知見を社内にとどまらせておくのはもったいないとお客様向けのセミナーを開催することになりました。

私自身のライフスタイルが変わっていく中でDXを取り入れ、生成AIを積極的に活用するようになったというのがこれまでのキャリアです。

北村：私は2006年の入社で、最初の1年は証券系のお客様の案件の支援に従事し、2年目の2007年から2013年まではNRIの子会社に出向していました。そこでは、一般消費者向けのアプリケーションやナビといったサービスを提供していたので、B to C のビジネスに提供者として関われたことが私のキャリアの礎といえます。NRIに戻ってからはB to CだけではなくB to B、B to Gと幅広いお客様向けの案件の開発コンサルティングを担当しました。

2016年ごろ、東京大学の松尾研究室で当時最先端のディープラーニングの講座が行われ、NRIもその研究をキャッチアップしようという動きになりました。結果として複数のプロジェクトで知見が活かされ、私としては現在も提供しているTRAINAのプロジェクトの原型に繋がり、製品開発のPMとして参画しながら、後の生成AIに繋がる技術を蓄積していきました。

現在は、お客様の課題を解決するための生成AI活用を業務・システム開発・運用が三位一体となって打ち出していくソリューション「NRI Solution AI 」の活動や、全社AI CoEの推進にも携わっています。

Q2：Microsoft Top Partner Engineer Awardを目指そうと思ったきっかけは何ですか？

内山：企業用の生成AIはAzure OpenAIがベースになっていることが多く、私がその利活用を支援することがMicrosoft製品の利用拡大に繋がっているという実感はかねてからありましたが、Microsoftとの直接的な繋がりは無いという状態でした。もしコネクションができればお互いにとって有益な情報交換もできるので、関係を構築するきっかけとして資格の取得やアワードを視野に入れるようになりました。
認定資格を取りMicrosoftのアワードとして有名なMicrosoft MVPを取得すれば太い繋がりができると考え、NRIでMicrosoft MVPを受賞している小野友顕さんに相談したりしました。

小野さんや周囲の人に相談する中で、私の業務はお客様の機密情報を含む案件を扱うことが多いので、全世界への発信実績に重きを置くMicrosoft MVPより、トップパートナーエンジニアの方が向いていることがみえてきたこともあり、今回の応募を決めました。

今回トップパートナーエンジニアを受賞したことでMicrosoftの社内外のイベントに呼んでいただけるようになり、Microsoft Japanの方と昨今の動きや課題について情報交換ができるようになりました。2024年11月にシカゴで開催されたイベント「Microsoft Ignite2024」にも参加し、Microsoft 米国本社のCopilot、SpeechAI、AzureOpenAIプロダクトマネージャの方に「機能フィードバックの連絡待っているよ」と連絡いただける関係構築ができたので、第一歩の目的は達成できたと感じています。
お客様の課題や要望に応えるためには、製品そのものの改善も必要だと考えております。そのために、提供元のプロダクト責任者への機能フィードバックや、改善案を取り入れてもらうための背景情報の提供が必要だと考えています。プロダクト改善の判断をしていただくためには、提供元との継続的な関係構築と日頃のコミュニケーションにより、活動を通じた自身の考えや方針を共有していくことが必要だと考えています。

トップパートナーエンジニアになりMicrosoftとの関係を構築することによって、製品の根本的な改善に関わるコミュニケーションを取れるようになったのが、一番大きな変化といえます。

北村：私自身は、実際にAzure OpenAIを活用したり案件に対応したりしている現場の人たちがフォーカスされてほしいという思いがあったので、最初は自分で応募するのは遠慮していました。しかしAIカテゴリは新設されたばかりのアワードなので、情報発信をミッションとする身として自分が取得することが発信のひとつになるのであれば、まずは自分が手を挙げようと思い応募に至りました。

私には、生成AIをできるだけ多くの人に使いこなしてほしいという思いが強くあります。Microsoft の製品に限らず、生成AIは、技術的な支援をして他の人が使えるようにするというより、自分たちの業務や仕事の仕方にどう取り入れるか、どのように使っていけばいいかを、利用者自身が考え検証する必要があるテクノロジーです。さまざまな立場の人に使ってもらいたいですし、そのためのコネクションが得られるプログラムやトレーニングはなるべく多くの人に挑戦してほしいと思っています。

Q3：どのような活動が今回の選出に繋がったと感じていますか？

内山：大きく二つあると思います。

一つは、ツールありきではなくお客様の課題解決のための活動をしてきた点です。お客様の組織としての課題や要件、ご要望、何より「生成AIを使ってみたい」という思いを汲み取り尊重した上で、それらに応えるために最適なソリューションとして Azure OpenAIの導入支援をしてきたということをアピールしました。「まずは最新技術を使ってみよう」という推進力も大事ですが、変化を望んでいない人やリスクを負ってまで試したくはないという人たちに対して押し売りするのでは本末転倒で、組織は良い方向に変わっていきません。リスクとリターンを検討した上で、最終的に「やはり使いたい」と思った時に使ってもらうべきで、本当に使いたいと思っている人や課題感のある人に対してサポートをしてきたということが伝わったのが、評価として大きかったのだろうと思います。

もう一つは、セミナーの開催やお客様への生成AI利活用の支援により私自身の活用事例を普及させ、その成果を具体的な数値で報告できたことでしょう。お客様先で全12回のセミナーを開催し、合計で約2,700人の方に参加していただきました。都度アンケートを取り、どれだけの参加者が生成AIを使うようになったかをお客様先のIT部の方と一緒に集計していたのですが、参加者のうち、60%の方々が生成AIを毎日使うようになっていたことがわかりました。私の活動によってお客様の組織の中で変化があったということを具体的な成果として報告することができたのは大きかったと思います。

組織自体を生成AIというイノベーションを使いながら良い方向に変えていく活動は、その組織自身に委ねられるのが基本ですが、NRIはお客様と密接にかかわり、時にはお客様に代わってハンドインハンドで活動を推進していくことがあります。製品の提供元では手の届かない部分までお客様に寄り添いサポートできたことを評価していただけたのかなと思います。

北村：応募の際、技術的な話として社内外に向けたAzure OpenAIの実装の実績を記載しましたが、おそらくそれ以上に評価されたのは、内山さんもおっしゃっていたような情報発信の活動だと思います。
私の場合は社内に向けたAI CoEの活動として、Microsoftの方をお呼びして全社向けのウェビナーを開催し、最近のトレンドやユースケースの発信を定期的に行いました。もちろん開催したら終わりではなく、全社へ向けた発信によって何人にリーチしたかを分析し、「こんな情報を知りたい」「個別にセミナーをやってほしい」といった声にも応えてきました。

また、私自身が製品を活用する中で感じたことや、社内への発信活動を通して触れる現場の声をMicrosoftにフィードバックしてきたことも、受賞の理由のひとつになったのだと思います。
私の所属するAIソリューション推進部では、生成AI登場の以前から毎月社内の部署とコミュニケーションを取る活動をしています。さまざまな業界のお客様を担当する部署に向けて、AI活用の昨今の状況や事例、AIソリューション推進部のR&Dの紹介や、「金融の部署ではこんな事例が出てきたので、保険の部署でも応用できませんか？」というように各部署の情報を共有することで、社内の横の繋がりを強化し案件に繋がるように意識して活動しています。その中で「もっとこうしたほうがお客様に提案しやすい」といった声も聞こえてくるので、より現場に近い目線でMicrosoftにフィードバックすることができた点も、生成AI活用の本格化に向けた継続的な活動として評価していただけたのかもしれません。

Q4：普段の業務の中でどのように生成AIを活用していますか？おすすめの使い方があれば教えてください。

内山：自分の弱いところ、苦手なことを補うことに利用しています。私自身、生成AIのサービスや提案企画においてパッションが強すぎるあまり、自身の偏見や考えに囚われない多面的かつ柔軟な切り口でのアイディア出しへの課題意識があるのですが、GPT-o1 pro modeやGemini Deep Researchに議論の相手や指摘者としての役割を担わせることで、自分一人では思いつかなかったような視点であらゆる企画案をブラッシュアップしています。

北村：私のチームではMicrosoftのTeamsを使っていて、Copilotが支援できる形でやり取りしています。定例ミーティングもTeamsとCopilotを活用しているので、議事録は取っていません。人間が議事録を書いて欠席者に伝えたり後で見返したりできるようにするのが従来の形だと思いますが、作成するにもそれなりに時間をかけなくてはいけませんでした。若手社員が書いたものを上司に見せ、間違いを指摘されてまた直すという作業は、これまでは当たり前にやっていたことでしたが、生成AIに任せてしまえば大きく手間が省けます。ミーティングは録画もしているので、画面上で図示された指摘も含めて記録されていつでも振り返ることができますし、他の打ち合わせが被って参加できなかったり、家庭の事情などで休まなければいけないときでも、後でCopilotが作成したメモや録画を確認すれば、どういう議論がされていたのか、自分に何が依頼されているのかがわかります。
私たち自身や、既に関係性ができている社内の人間同士でまずは使ってみることで、身近に感じてもらうことが第一歩になると思います。

生成AI活用によるコスト削減効果をグラフで示したところで、やはり使わないことには実感してもらえないので、私たちはこんな風に使ってこんな成果が出ています、議事録なんてもう取っていませんよという具体的な話をすると「おお！」と良い反応が返ってきたりしますね。

Q5：昨今の生成AI活用拡大の動きの中で、トップパートナーエンジニアとしてどんなことに貢献したいですか？

北村：生成AIの力を借りてさまざまな変化をもたらすことで、DX推進の役に立ちたいと思っています。
例えば、「このサービスを必要としている人はどこにいるのか」「社内で似たような取り組みが行われているのか」ということを調査するためには、大変な時間と労力をかけて聞いて回って分析する必要がありますが、仮に社内の皆がCopilotにデータを貯めながら仕事をしていれば、蓄積されたデータにアクセスするだけで実情を把握できます。また、「こういったサービスを使いたい。どこかで提供されていないかな？」と相談するとCopilotがレコメンドしてくれたり、自分のキャリアに悩んでいる人や、ある技術を習得したいけれど勉強方法がわからないという人に、研修やトレーニングがレコメンドされるという仕組みはあっていいと思いますし、実現したいという構想はあります。

先ほども言った通り、生成AIは技術面というより、アプリケーションや業務での活用方法など普段の我々がどう使うかというレイヤーで検討する内容が非常に多いので、漠然と「新しい技術」として距離を置かれるのではなく、当たり前に使われる状態に持っていかなければならないと思っています。そのためには、社内で利用するためのツールの選定といった環境面の整備や、社員が生成AIを使いこなすための知識の底上げが必要です。
そこから更にお客様に提案できる状態にしていくため、お客様の課題解決のためのユースケースや実績を共有し、NRI全体がひとつのチームとして動けるように組織の枠組み自体に変化をもたらすような活動をしていきたいです。技術的に詳しい人が他の部署を支援して案件を回すというより、みんながみんな使えるような状態に少しずつシフトさせていきたいと思っています。

新技術の推進をしているのと直面するのが、本当に使ってほしい人たちが忙しすぎるということです。そうした人たちに生成AIを試してもらうには、まずは余力を作る必要があります。生成AIを活用することで効率化できる業務なのに、導入するだけの時間的な余裕がなく、どんどん圧迫されていくという状況を変えていきたいです。

内山：私も、生成AIが特定の業務で広がらない理由はそこにあると思います。膨大な業務を抱えているお客様にとって、試しに生成AIを使ってみるというのは簡単にできることではありません。1日30 分のスモールスタートでもいいので、使ってみる時間を作っていただけるよう働きかける必要があるのですが、ボトムアップではなかなか難しい部分もあると思います。経営層の方々にハンズオンで実際に触っていただいて、トップダウンで導入の意義を伝えていくというのはひとつのやり方なのかなと思います。

北村：そうですね。経営層を説得しつつ、個人的には部署単位で試験導入に協力してもらう方法も効果的だと思います。一部の業務に生成AIを導入してみて効果を実感してもらい、少しずつ負担を軽減していければいいですね。そうして実績を作って広がっていくとよいと思います。

内山：ひとつの組織内には、新技術の導入推進派もいれば、保守派も必ずいるものだと思います。まずは推進派に訴求して、協力して進めていくのも大事だと思います。

北村：真剣に困っている人の方が導入に前向きですし、成果は出やすいですよね。

内山：生成AIを一時のブームだと言う人もいますが、私はブームでは終わらないと思っています。PCやインターネット、スマートフォンと同様に、仕事や生活、社会にとって欠かせないインフラ的な存在になっていくだろうというのが私の考えです。

インフラとして浸透した上で、単なる業務改善にとどまらない、生成AIを軸とした新しいビジネスを作っていきたいです。電車や車などの交通機関や郵送・物流といった仕組みは、今でこそ当たり前の存在になっていますが、これらがインフラとして整備されたことによってさまざまなビジネスが誕生しました。同様に、生成AIは社会を形作る基幹的な役割を担えると思います。

ただ、生成AIを使ってNRIやお客様の新たなビジネス拡大に繋げられるかは、従来の前提や常識、成功体験から頭を切り替える必要があると思っています。特にビジネスの観点（業務拡大の観点）では、これまでのイノベーションと今回の生成AIとでは大きく違う点が二点あり、ひとつは人が行ってきた業務ロジックに替わり得るものであること、もうひとつはAIに使ってもらうサービス企画がマストであるということです。これまでのイノベーションとの違いを理解し頭を切り替えて新しいビジネスを考える必要があるのですが、まだ多くの企業がこの切り替えをできていないのが現状でしょう。インターネットやクラウドなどの過去のイノベーションでの成功体験がある組織ほど、それが顕著なようにも感じます。
過去の前提や常識との違いを説明し、組織のマインドや指針を切り替えていく支援を今後も続けていきたいです。

Q6：今後、NRIとして、またエンジニアとして実現したい夢や目標はありますか？

北村：もともと私の部署としてのミッションは、全社の生成AI 活用を支援し拡大浸透させて、NRIの先進性を支え企業価値を上げるということなので、引き続き先進性のある事例・取り組みを通してNRI全社に貢献していきたいです。

生成AIは、単独のシステムとして利用されるものというより、システムとシステムの間を繋ぐものとして今後も活用が拡大していくでしょう。今まで人間がシステムを利用して行っていた業務が、生成AIが代行したり支援したりすることで高速化されれば、人間が行うことを前提としていた業務形態自体が変わっていくと思います。そうなると今後のビジネスの構造自体が変わっていきますし、社会の仕組みやお客様のニーズもより複雑化していくでしょう。そんな流れの中でもNRIがお客様の期待に応えられる状態にしていくことを基本のミッションとして、今後も活動していきたいです。

内山：NRIとして新規事業開発を進めていくのはもちろんのこと、業界に関係なくお客様の企業でも革新的な動きが広がっていくと思います。ただ、新しい事業をゼロから作り上げるには、他社の知見や業界の動きをインプットする必要があります。NRIにはさまざまな分野の専門家がいるので、私たちの知見を活かして、業務の改善にとどまらない組織の改革やお客様の新しいビジネスの立ち上げを支援していきたいです。

Q7：atlaxブログの読者やNRIのお客様にメッセージがあれば、最後にお願いします。

北村：最初の一歩を踏み出すのは難しく感じるとは思いますが、NRIはお客様のその一歩を支援できるようなトップランナーを目指していきます。生成AIの活用で成果が出せる領域は現時点でもたくさん出てきているので、一緒に踏み出して利活用の場を広げていきましょう。

内山：専門分野のバリエーションが多岐に亘るのがNRIの良さであり、それが生きる分野が生成AIではないかと思っています。ただ、そんな武器も適切に使わなければ社会やお客様への価値提供・NRIのビジネス拡大には繋がりません。

利用が拡大する生成AIの恩恵を受けられるかは、過去のイノベーションによって生まれた成功体験・前提との”違い”を認識し、受け入れ、従来の動き方から変わっていくこと、つまり「勇気を持ってレガシーを破壊し、新しい価値を創造すること」にかかっていると思います。
NRIやお客様、そして社会にとって重要な分岐点にあるのが今だと感じています。一緒にこの分岐点を乗り越え、新しい価値創造に踏み出しましょう。

取材を終えて

生成AIの利用拡大により、AIの領域は昨今ますます勢いを増しています。AIカテゴリでトップパートナーエンジニアを受賞した2人はまさにそのムーブメントの真っただ中にあり、見えているビジョンも壮大なものでした。

しかしながら、新たな試みを推し進め拡大させていくには障害もあります。企業活動に限らず誰もが使えるツールだからこそより多くの人に使ってもらうことが重要で、利用者の母数を増やすためには時には地道な情報交換と発信が必要です。NRIのお客様や社会に対しAIがもたらす良い変革に向かって、エンドユーザに寄り添って共に歩んでいきたいという北村と内山の思いが伝わってきました。

atlax blogsでは、最新技術の導入や利活用支援によってお客様に寄り添いサポートするNRI社員の思いを、引き続き発信していきます